<잇(IT)터뷰 전체 영상 보기>
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◼ 게스트 : 탁정수 대표이사 / 인포시즈
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
이번 잇(IT)터뷰는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식의 한계를 극복하기 위한 그래프 기반 지식 검색(Graph-RAG) 접근법을 소개하며, 실제 기업 사례 중심으로 기술적 효과를 설명합니다.
단순한 벡터 기반 검색이 문맥 이해나 정확도 면에서 제한이 있다는 점에서, 그래프 DB를 활용한 구조적 관계 인식이 보다 신뢰도 높은 응답과 복잡한 데이터 연결을 가능하게 한다고 강조합니다. 특히 보험 약관, 제조 BOM, 플랜트 도면 등 다양한 비정형 데이터를 그래프화하여 AI 응답 정확도를 향상시키는 실제 적용 사례가 인상 깊게 소개됩니다.
영상 목차
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✔ KRR(Knowledge Representation and Reasoning)과 생성형 AI
✔ 벡터DB기반 RAG 정확도 강화
✔ 모바일 서비스 설계 적용
✔ AICC 적용
✔ 도면데이터기반 RAG구현
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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1. 그래프 DB의 필요성과 RAG의 한계
– 많은 기업들이 벡터 DB를 기반으로 RAG(검색 증강 생성)를 적용하고 있지만, 벡터DB만으로는 부족함을 느끼는 경우가 많다.
– 벡터 DB는 방향성과 크기만을 고려하여 맥락이나 의미론적 정보를 인식하는 데 한계가 있어, 환각이나 오정보가 발생할 수 있다.
– 그래프DB는 문서 간의 관계와 구조를 분명히 파악할 수 있어, RAG의 한계를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다.
– 특히, 기업은 RAG만으로는 정확한 데이터와 수치를 필요로 할 때 부족함을 느끼며, 이를 해결하기 위해 그래프DB가 필요하게 됐다.
– 생성형 AI와의 결합으로 지식 표현과 추론을 개선하여 새로운 응용 서비스를 모색할 수 있는 가능성을 지니고 있다.
2. 그래프 RAG의 활용과 벡터 DB와의 차이점
– 전 세계적으로 그래프RAG가 각광받고 있으며, Neo4j도 이 방법에 주목하고 있다.
– 그래프RAG는 벡터DB와 그래프DB를 병행하거나 그래프DB만 사용하는 두 가지 방법이 있다.
– 그래프 DB를 사용하면 의미론적인 단어, 내용, 문서 간의 관계를 이해할 수 있어 뇌의 좌뇌와 우뇌를 동시에 사용하는 효과를 제공한다.
3. S사 제조사의 그래프 DB 활용 사례
– S사 제조사는 모바일 제품을 기획하고 개발할 때 기존 제품 데이터를 비전형 데이터로 수집하여 변화의 영향을 분석한다.
– 그래프 DB는 제품 기획 및 개발 과정에서 데이터를 통합하고, 대상에 대한 명확한 비용 처리 분석을 가능하게 해 준다.
– 앱 사용자 패턴 분석 시 그래프 DB를 통해 기존의 RDB보다 더 고도화된 분석을 수행할 수 있다.
– 비정형 데이터 활용을 통해 AI 기반 고객 성향 정보 분석이 가능하며, 그래프 DB가 이를 보다 효율적으로 지원한다.
4. 보험 분야에서 그래프 DB의 활용
– 약관을 정확하게 검색한 후에는 가입 설계를 자동으로 할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
– 보험 설계사들이 고객의 요구사항을 입력받으면, 약관과 보유 데이터를 바탕으로 즉시 가입 설계를 자동화할 수 있게 된다.
– 그래프 DB를 활용하면 보험자의 질병 코드에 따라 정확한 보상 금액을 즉시 분석하여 제공할 수 있다.
– 현재는 이런 기능들이 보험사에서 잘 진행되지 않지만, 생성 AI를 접목하여 많은 보험사들이 관련 기능을 준비하고 있다.
5. 엔지니어링 분야에서 그래프DB 활용의 장점
– 그래프DB를 통해 설계 문의에 대한 친절한 답변 제공 및 설계 패턴 이상에 대한 검출이 가능함.
– 그래프DB를 사용하여 설계 및 운영 비용을 대폭 줄이고, 아날로그 도면의 문제를 해결하여 소요 시간을 단축할 수 있음.
– 비정형 데이터를 지식 그래프로 관리하여 AI 활용을 위한 맥락 확장과 연결성을 강화할 수 있음.
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